利用改进的灰色模型预测港口集装箱吞吐量

本文介绍了灰色模型GM(1,1)及改进灰色模型(背景值优化),同时对残差校正进行优化,并用实例证明在港口吞吐量预测方面,改进灰色模型比原始灰色模型误差更小,精度更高。     

基于改进三参数灰色模型的海上交通事故预测

针对基于非齐次指数离散函数的灰色模型NHGM(1,1,k)在海上交通事故预测中存在的不足,提出一种优化背景值和残差综合修正的三参数灰色预测模型INHGM(1,1,λ,k),并通过改进的自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法对模型中的初始值和背景值进行优化计算。将INHGM(1,1,λ,k)模型和NGHM(1,1,k)模型与传统GM(1,1)模型应用于我国海上船舶交通事故的模拟与预测,并对模拟与预测数据的精度进行比较。结果表明:INHGM(1,1,λ,k)模型模拟和预测的平均相对误差较NGHM(1,1,k)模型更小,与传统的GM(1,1)模型相比预测精度较高,减少原模型由于参数近似替代所导致的模拟误差,在误差允许的范围内,可为船舶交通事故的预测和控制提供新的理论依据。     

改进灰色模型在海上交通综合安全指数预测应用

为提高海上交通综合安全指数的预测精度,弥补传统预测方法的不足,构造一种改进的灰色预测模型。在对传统的灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和预测精度进行阐述的基础上,引入弱化算子序列对灰色预测模型进行改进,设计一种改进的灰色预测模型。以2004—2013年海上交通综合安全指数4项指标历史数据为基础,进行传统灰色模型预测和改进灰色模型预测,并绘制出2种预测模型的实际值和预测值的拟合曲线。结果表明:改进灰色模型的预测精度和拟合曲线都比传统灰色模型要好,能真实反映海上交通综合安全指数的发展趋势,预测结果具有一定的可靠性和实用性。     

基于灰色马尔科夫模型的船舶交通流预测

鉴于船舶交通流预测的复杂性,利用单一的灰色预测方法难以对其做出准确预测,考虑交通流量的波动性,将灰色预测理论和马尔科夫预测方法结合以建立灰色马尔科夫预测模型,利用该模型对长江口河段的船舶交通流量进行预测分析。研究结果表明:灰色马尔可夫链模型的预测结果较单一的灰色预测结果更接近实际值,相对误差较小且具有较高的拟合精度,对于具有一定波动性和随机性的船舶交通流有较高的预测精度,可应用于实际船舶交通流量预测研究中。     

灰色马尔科夫组合模型对结构剩余寿命预测的研究

灰色马尔科夫组合模型是将灰色GM（1,1）模型与马尔科夫链有机地结合起来,利用各自优点并充分考虑大型结构整体变化趋势和局部波动的情况。通过对某桥梁结构的损伤系数进行预测分析并与GM（1,1）预测结果进行对比,该方法解决了GM（1,1）模型对波动性较大数据拟合较差,预测精度较低的缺陷。     

改进非线性灰色模型在古巴港吞吐量预测中的应用

通过数学处理,从建模机理上对线性的灰色模型G(1,1)进行改进,减小由于建模方法上的缺陷所造成的固有误差。将改进后的非线性灰色预测模型G(1,1,α,ρ)用于古巴港吞吐量预测。通过残差、关联度检验,发现改进后的非线性灰色模型较传统模型灵活度大,预测精度高,实用性强。预测结果可为古巴港及国内外相似港口的发展规划提供依据。     

导弹电子设备故障间隔时间预测方法研究

为提高装备维修保障能力,针对导弹电子设备的特点,应用灰色GM（1,1）预测与马尔可夫预测的组合预测模型对导弹电子设备故障间隔时间进行预测,并应用此模型通过实例对预测精度进行了检验。结果表明该方法可对导弹装备的视情维修提供参考,具有较高的使用价值。     

灰色预测的拓扑选择在运量预测中的运用

运用灰色系统理论及GM模型拓朴选择,建立了相应的GM(1,1)模型,运用于运量预测,并以港口吞吐量与货物周转量的预测为例进行校验。结果表明,新息GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型与原始模型(全数据GM(1,1)模型)三者比较,新陈代谢GM(1,1)模型的精度最高,值得推荐在运量预测中采用。     

最优加权组合模型在水上交通事故预测中的应用

依据水上船舶交通事故数据,在建立GM（1,1）模型和灰色Verhulst模型的基础上,建立了水上船舶交通事故数的最优加权组合模型,并对各模型的预测精度进行了分析比较。结果表明,组合模型比单一模型有更高的预测精度。采用该组合模型是提高水上交通事故预测精度的有效方法。     

基于融合算法的GM(1,1)模型在码头监测中的应用

根据灰色系统理论,结合加权融合算法,建立了码头变形的GM(1,1)预测模型,避免了数据支持度中界限预先设定对融合结果的不利影响,并利用青岛港某泊位的实际监测资料对未来码头位移进行预测,与常规GM模型相比,预测精度更高。预测结果表明,码头在无较大外部荷载情况下,其自稳性尚好。本模型对指导港口工程建设的信息化作业具有积极意义。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

海滨吹填区软土地基固结沉降的预测研究

运用灰色理论建立地基沉降的非等时距的等维新息预测模型。采用胶州湾底海岸吹填区的地面沉降监测数据对预测模型进行检验,并与普通GM(1,1)模型的模拟结果进行比较,该模型的预测精度和计算精度均高于普通GM(1,1)模型,预测数据与实测数据的误差较小。本研究成果对类似的吹填区软土地基沉降监测具有一定参考价值。     

基于灰色模型GM(1,1)卸港量的预测研究

运用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的山东省水产品卸港量的灰色预测模型,经检验,模型精度高,精度等级可达Ⅰ级。应用所建模型对2006-2010年的卸港量进行了预测,结果表明模型能很好地预测水产品卸港量。     

船舶电站可靠性灰色马尔可夫预测模型

简要分析了现行船舶电站可靠性分析方法的不足,提出将灰色理论与马尔可夫预测相结合,运用在船用电站可靠性估计,建立其灰色马尔可夫预测模型,并根据模型对后几年船舶电站"故障率"的变化趋势进行了预测.分析表明:基于灰色马尔可夫的电站可靠性预测模型的精度高于灰色预测模型,同时弥补了单一马尔可夫链预测依赖于系统分布参数的局限,为船舶电站可靠性研究提供了一种新思路.     

基于改进灰色模型的汕头港吞吐量预测

港口吞吐量预测对于港口规划发展意义重大。文章基于最小二乘法和Matlab分别优化传统GM(1,1)模型的初始值及背景值,得到了改进灰色模型。运用改进前后模型对汕头港吞吐量进行预测分析,结果证明改进灰色模型精度更高,研究发现,作为"一带一路"重点建设的15个港口之一的汕头港预计将于2019年突破8,000万t吞吐量,结果具有较高可信度。     

弹上电子设备可靠性灰色预测方法

基于弹上电子设备可靠性数据量少的特点,传统大样本的预测方法不再适用的问题,采用动态的灰色模型GM(1,1)对弹上电子设备的可靠性进行预测.由于灰色模型预测方法不需要大量样本数据,且预测精度也较高,从而解决了弹上电子设备系统可靠性分析与预测中的难题,在工程上具有可行性.     

利用改进的GM（1,1,λ）模型预测舰艇批量生产成本

在分析GM（1,1,λ）模型的建模机理的基础上,指出传统建模方法存在的不足,基于GM（1,1,λ）模型的还原数据模型与原始序列的第一点无关,提出一种可以完全利用全部已知信息的建模方法。同时给出基于遗传算法的GM（1,1,λ）优化模型,优化模型提高了灰色预测的精度。探讨了应用灰色理论建立舰艇批量生产成本预测模型的可行性,并给出了应用实例。     

船舶上层建筑舱室噪声灰色预测

本文基于灰色系统理论,以5618箱集装箱船为母型船,利用灰关联分析法,分别确定了影响船舶上层建筑甲板平均噪声和各甲板舱室噪声的主要因素;采用非等间隔GM(1,1)建模的方法,分别建立上层建筑甲板平均噪声模型和各甲板舱室相对于甲板平均噪声的差值的模型,通过将两个模型的预测值求和来求得最终的上层建筑舱室噪声预测值.应用此模型对4100箱集装箱船上层建筑舱室噪声进行了预测,预测结果表明,用灰色预测方法对复杂的船舶上层建筑舱室的噪声进行预测是可行的,不仅能考虑多个因素的影响,而且具有样本少、预测快、精度较高等优点,尤其是在船舶开发设计的初期,较其它方法具有明显的优越性.     

时序数据挖掘中一种组合预测模型的研究

在时序数据的预测过程中有很多不确定的因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高.为了提高预测精度,在回归分析模型、指数平滑模型、灰色GM(1,1)模型三种单一预测模型的基础上,建立组合预测模型,并利用最小二乘法确定组合预测模型的权重.组合预测模型综合了各种预测模型提供的信息,能改善预测性能.该模型将更好的应用于时序数据挖掘.     

改进GM（1,1）模型在舰船维修费用预测中的应用

基于灰色系统理论,使用海军舰船维修费用历史数据建立初值修正的GM（1,1）模型,利用少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服了原始数据的离散性,得到较高精度的拟合效果,并对海军舰船维修费用进行短期预测。将预测结果加入等维信息模型,对未来费用支出进行动态预测。结果表明：其精度优于传统模型。